牛顿拉夫逊法Matlab与Python实现及优化

电力系统的潮流计算一直是个老大难问题，尤其用牛顿拉夫逊法，矩阵推导麻烦、Jacobian 求导头大。不过用 Matlab 和 Python 搞起来，其实还挺顺的。

牛顿拉夫逊法的 Matlab 实现，结构清晰、注释也比较到位。像那种一看就是教科书搬过来的代码，运行不报错就已经感人了。但这个资源不一样，接口比较友好，变量命名规范，初学者也能跟得上。

Python 版本也蛮实用的，适合想快速试算法或者对接别的系统的朋友。你要是熟 Numpy 和 Scipy，改起来会比较轻松。尤其在自动求导这块，Python 玩起来灵活得多。

对了，还有专门分了PQ分解法的实现，适合搞精细建模的你，控制精度那块也考虑得挺细。甚至还有基于直角坐标的版本，适合做比较和调试。

，如果你搞电力系统、要算潮流，又不想自己从零写 Jacobian 矩阵，强烈建议收藏这几份代码。适合教学演示、初步验证和快速迭代。

如果你是做算法优化的，可以重点看看 Python 版本，改进收敛策略或者加上并行计算也方便。